MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2116553556 · doi:10.2514/6.2010-3867

Extracting the Acoustic Pressure Field from Large Eddy Simulation of Confined Reactive Flows

2010· article· en· W2116553556 sur OpenAlexaff
Camilo F. Silva, Franck Nicoud, Stéphane Moreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLarge eddy simulationAcousticsField (mathematics)Materials scienceMechanicsPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, much of the current effort in the field of combustion noise is the development of efficient numerical tools to calculate the noise radiated by flames. Although unsteady CFD methods such as LES or DNS can directly provide the acoustic field radiated by noise sources, this evaluation is limited to small domains due to high computational costs. Hybrid methods have been developed to overcome this limitation. In these schemes, the noise sources are decoupled from the radiated sound. The sources are still calculated by DNS or LES codes whereas the radiated sound is evaluated by acoustic codes. These two approaches (direct and hybrid) have been widely used to assess combustion noise radiated by open flames. On the contrary, not significative work has been done for evaluating noise radiated by confined flames. Moreover, several problems can arise when attempting to compare direct to hybrid methods results from confined combustors. While almost a pure acoustic pressure field is obtained from direct computations when considering an open flame, for confined flames this statement does not hold: hydrodynamic pressure fluctuations play an important role. In the present paper the assessment of combustion noise is conducted by both direct (LES) and hybrid computations in a premixed swirled combustor. A method to extract the acoustic field from the entire pressure field given by LES is proposed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCombustion and flame dynamicsTravaux en français237 207